Terahertz Beleuchtungskonzepte für Compressive Imaging in Silizium-Technologien (LumiCS).

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Otmar Loffeld (†); Professor Dr. Ullrich Pfeiffer
• Fachliche Zuordnung: Elektronische Halbleiter, Bauelemente und Schaltungen, Integrierte Systeme, Sensorik, Theoretische Elektrotechnik
• Förderung: Förderung von 2015 bis 2019
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 273216404

Die Zielsetzung des vorliegenden Projekts ist, mit Hilfe des Compressed Sensing Paradigma neue bildgebende Terahertz (THz) Systeme zu entwickeln, die mit möglichst wenigen Messwerten, ohne mechanisches Abtasten (scannen) hochempfindliche und echtzeitfähige Bilder aufzeichnen können. Dieses interdisziplinäre Forschungsfeld verbindet gleichermaßen Naturwissenschaften mit den Ingenieurwissenschaften. Das Herzstück des LumiCS Projektes ist es, eine digital-konfigurierbare THz Beleuchtungsquelle Terahertz Digital Light Processor (T-DLP, englisch) zu realisieren, die vollständig in einer Silizium-Prozesstechnologie integrierbar ist. Im Gegensatz zu herkömmlichen THz Beleuchtungsquellen besteht ein T-DLP Chip aus einer Matrix-Anordnung von digital steuerbaren THz-Quellen. Er kombiniert die Vorteile eines reziproken Abbildungssystems mit neuen Compressed Sensing-Algorithmen. Bei gleichbleibender Anzahl der Bildpunkte werden deutlich weniger THz-Quellen und Bildsensoren benötigt. Darüber hinaus wird die Anzahl der Beleuchtungsmasken wesentlich geringer als die Anzahl der Bildpunkte sein. Ebenso reduzieren sich die Bildaufnahmezeiten deutlich gegenüber herkömmlichen reziproken Abbildungssystemen. Die T-DLP Chips sollen in einer kostengünstigen Silizium-Germanium (SiGe) Technologie implementiert werden und eröffnen damit erstmals den Weg für eine praktische Umsetzung in einem zukunftsweisenden Forschungsfeld. LumiCS kombiniert monolithisch integrierbare THz-Schaltkreise mit Compressed Sensing-Algorithmen für die Realisierung von THz-Multi-Pixel-Abbildungssystemen.

• DFG-Verfahren: Schwerpunktprogramme
• Teilprojekt zu: SPP 1798: Compressed Sensing in der Informationsverarbeitung